Как Apache Flink и Apache Paimon влияют на потоковую обработку данных

Apache Paimon создан для эффективной работы с постоянно поступающими данными, что типично для современных систем, таких как финансовые рынки, сайты электронной коммерции и устройства Интернета вещей. Это система хранения данных, разработанная для эффективного управления большими объемами данных, особенно для систем, которые занимаются непрерывным анализом данных, таких как потоковые данные или изменения со временем, например, обновления или удаления в базах данных.

Короче говоря, Apache Paimon функционирует подобно сложному библиотекарю для наших данных. Независимо от того, управляем ли мы крупным онлайн-бизнесом или небольшим сайтом, он поддерживает все в порядке, обновляет по мере необходимости и обеспечивает постоянную доступность. Неотъемлемой частью экосистемы Apache Paimon является Apache Flink, фреймворк для обработки потоков в реальном времени, который значительно расширяет его возможности. Давайте исследуем, как эффективно работают Apache Paimon и Apache Flink друг с другом.

Обработка потоков данных в реальном времени

Apache Paimon интегрирует обновления потоковой передачи в реальном времени в архитектуру озера, креативно сочетая формат озера с деревом с логической структурой слияния (LSM Tree). Дерево LSM — это креативный метод управления и организации данных в системах, которые обрабатывают большое количество записей и обновлений, таких как базы данных или системы хранения. С другой стороны, Flink служит мощным движком для обработки или улучшения потоковых данных, изменяя, обогащая или структурируя их по мере поступления входящих потоков данных (например, транзакций, действий пользователей или показаний датчиков) в реальном времени. После этого он сохраняет и обновляет эти потоки в Paimon, гарантируя, что данные мгновенно доступны для дальнейшего использования, такого как аналитика или отчетность. Эта интеграция позволяет поддерживать актуальные наборы данных даже в быстро меняющихся условиях.

Последовательное и надежное хранение данных

В системах данных в реальном времени поддержание согласованности данных — то есть предотвращение отсутствующих, дублирующих или противоречивых записей — является одной из основных проблем. Чтобы преодолеть это, Flink и Paimon сотрудничают следующим образом:

Flink добавляет фильтры, агрегации или преобразования после обработки событий. Paimon обеспечивает согласованность хранения результатов, даже в случае обновлений, удалений или запоздалых событий. Например, чтобы гарантировать, что инвентарь всегда правильный, Flink может обрабатывать обновления заказов на платформе онлайн-шопинга и передавать их в Paimon.

Поддержка транзакций в потоковых рабочих нагрузках

Для гарантии целостности данных Paimon поддерживает транзакции ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability). Эта транзакционная модель тесно интегрирована с Flink, где запись данных в Paimon гарантирует, что либо вся операция выполнится успешно, либо ничего не будет записано, избегая частичных или поврежденных данных. Обеспечивается обработка именно один раз, что означает, что каждый фрагмент данных обрабатывается и сохраняется ровно один раз, даже при возникновении сбоев. В этом транзакционном сотрудничестве Flink и Paimon являются надежным вариантом для систем, которые должны быть высоконадежными.

Реально-временная аналитика и запросы

Paimon оптимизирован для аналитических запросов как к реальным, так и к историческим данным. С помощью Flink потоковые данные сразу же становятся доступными для запросов после обработки и сохранения в Paimon. Paimon организует и индексирует данные таким образом, что запросы выполняются быстро, независимо от того, направлены они на исторические или текущие данные. Эта интеграция позволяет компаниям выполнять реально-временную аналитику, такую как обнаружение аномалий, создание живых информационных панелей или получение инсайтов о клиентах, напрямую на хранилище Paimon.

Поддержка потоковой и пакетной обработки в одном

Flink известен тем, что использует один и тот же движок для обработки как пакетных, так и потоковых данных. Paimon дополняет это, храня данные в формате, оптимизированном для обоих типов нагрузок. Используя возможности Flink для совместной обработки исторических и потоковых данных, комбинация Flink-Paimon является идеальной для систем, которые нуждаются в единообразном подходе к обработке данных, таких как анализ поведения клиентов, объединяющий прошлые и текущие взаимодействия.

Эффективная компакция и эволюция данных

Со временем структура хранения потоковых данных может привести к фрагментации и неэффективности. Flink и Paimon вместе решают эту проблему, при этом Paimon организует данные в деревьях слияния, структурированных по журналу (LSM Trees), которые эффективно обрабатывают частые обновления и удаления. С другой стороны, Flink работает с Paimon, чтобы периодически компактизировать и объединять данные, обеспечивая чистоту хранения и оперативность запросов. Например, платформа социальных сетей может управлять большим объемом журналов активности пользователей без неэффективности хранения.

Примером использования является обнаружение мошенничества в реальном времени.

Обнаружение мошенничества в режиме реального времени имеет решающее значение в финансовом приложении. Входящие транзакции обрабатываются Apache Flink, который затем перенаправляет их в Paimon после выявления подозрительных тенденций или отметки сомнительных шаблонов. Paimon хранит эти отмеченные транзакции, обеспечивая их доступность для немедленного просмотра и долгосрочного анализа. Аналитики могут запрашивать данные Paimon для изучения схем мошенничества и корректировки логики обработки Flink. Это демонстрирует, как Paimon и Flink сотрудничают для создания интеллектуальных систем в реальном времени.

Примечание: Paimon в настоящее время поддерживает Flink 1.20, 1.19, 1.18, 1.17, 1.16, 1.15 и в данный момент предлагает два различных типа jar-файлов. Упакованный jar для чтения/записи данных и jar для действий, таких как ручная компакция. Вы можете прочитать здесь (https://paimon.apache.org/docs/master/flink/quick-start/), чтобы скачать и быстро начать работу с Flink.

Вывод

Apache Flink является важным компонентом Apache Paimon, так как он предлагает мощные возможности обработки в реальном времени, которые усиливают сильную согласованность и функции хранения Paimon. Они работают вместе, чтобы создать мощную экосистему для обработки, обработки и оценки быстро меняющихся данных, предоставляя организациям возможность принимать мгновенные решения и получать инсайты при сохранении эффективности и целостности своих данных.

Надеюсь, вам понравилось это чтение. Если вы нашли эту статью полезной, пожалуйста, подумайте о том, чтобы поставить лайк и поделиться ею.